\section{Zusammenfassung und Ausblick}
%\todo{hier sollte noch eine kurze Zusammenfassung stehen und was die weiteren Schritte wären. Ich hab schon etwas geschrieben, sollte aber vielleicht noch etwas ausführlicher werden: HB}
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%\todo{Du hast das wichtigste gut auf den Punkte gebracht. DN}

In dieser Arbeit wurde gezeigt, dass sich \geant{} auch gut für die Simulation von medizinischen Problemen eignet. Die Probleme technischer Art, die bei der Benutzung des Frameworks aufgetreten sind, wurden weitgehend gelöst. Es wurden Simulationen einer Bestrahlungstherapie mit \g-Strahlung durchgeführt. Unsere Ergebnisse decken sich mit dem bekannten Wissen. Die hohe Energieabgabe beim Austritt der Strahlung aus dem Kopf ist noch ein ungelöstes Problem und müsste genauer betrachtet werden.
Zusätzlich zur \g-Strahlentherapie wurde auch die Schwerionentherapie getestet und ihr Hauptvorteil reproduziert, die maximale und komplette Energieabgabe innerhalb des Tumors. \par

Die vorliegende Arbeit ist soweit vorangeschritten, dass man mit ihr die Grundlagen f\"ur weitere Betrachtungen und Optimierungen hat. Sie zeigt deutlich, dass sich mit \geant{} ein schneller Einstieg in ein komplexes Thema bietet und selbst ein eingeschr\"anktes Vorwissen zu passablen Ergebnissen f\"uhren kann.
Die n\"achsten Schritte um von diesem bisher rudiment\"aren Experiment zu realistischen Simulationen zu gelangen w\"are die genauere Betrachtung unterschiedlicher Bestrahlungsdauern und verschieden gearteter Energien sowie eine exaktere Nachbildung des menschlichen Kopfes. Der darauf folgende Schritt ist die Optimierung der Bestrahlungsrichtung und der 'Strahlform' um eine individuelle Bestrahlung jedes erdenklichen Patienten erm\"oglichen zu k\"onnen.
Diese Ziele gehen jedoch weit \"uber die vorliegende Arbeit hinaus und w\"urden auch mit nachfolgenden Arbeiten nur langsam erreicht werden k\"onnen. Eine tats\"achlich realit\"atsnahe Bestrahlungsplanung ist wohl kaum m\"oglich, da dies den reinen Rahmen der physikalischen Anwendung sprengt und ein fundiertes medizinischen Wissen ben\"otigt.
%Die Arbeit ist so weit vorangeschritten, dass man von der eher qualitativen zur quantitativen Betrachtung mit realen Geometrien \"ubergehen k\"onnte. Eine genaue Bestrahlungsplanung mit der Aufteilung der Bestrahlungsrichtung und -zeit ist ebenso denkbar. Ein solches Verfahren k\"onnte dann durch den Computer optimiert und automatisiert werden.
%Außerdem wäre es auch interessant, bei der zeitlichen Bestrahlungsaufteilung das Optimum zwischen Erholungszeit des gesunden Gewebes und der Tumorzellen zu bestimmen und eine Antwort auf die Frage zu finden ob dieses Problem mit \geant{} zu lösen ist.

\section{Was wir gelernt haben}

In diesem Abschnitt wollen wir darauf eingehen, welche nicht-physikalischen Erkenntnisse wir bei dem Anfertigen dieses Projektes erlangt haben. Wir haben versucht einigen Problemen, die bei der Durchführung vergangener Projekte auftraten, von Anfang an entgegen zu wirken.\par

Tatsächlich verlief dieses Projekt z.B. mit regelmäßigen Treffen wesentlich effektiver. Das hat verschiedene Gründe. Der Zeit- und Nervenaufwand bei der Festlegung eines Treffens entfällt, da der Termin schon feststeht. Man kann regelmäßig über Missverständnisse, kleine und große Fragen und Aufteilung der Aufgaben reden und sich gegenseitig Tipps geben. Weiterhin kann man kurzfristig Aufgaben umverteilen und sich über Fortschritte im Projekt austauschen. Auf diese Weise weiß jedes Projektmitglied in etwa, was die anderen gerade machen und wie weit sie sind. Das gleichzeitige Arbeiten im Projektgruppenraum führt dazu, dass alle regelmäßig am Projekt arbeiten und es so einen stetigen Fortschritt gibt. Nicht zuletzt wird der Zusammenhalt der Gruppe gefördert.\par

Ein zweiter Punkt, der uns von Beginn an wichtig war, war eine zentrale Verwaltung der Programmdateien, der Simulationsergebnisse und der schriftlichen Ausarbeitung. Wir entschlossen uns daher dazu, das Project Hosting von Google Code zu nutzen. Man findet es unter \url{http://code.google.com/projecthosting} . Google Code ist als Onlineplattform für Opensource Entwickler gedacht. Es bietet einen SVN-Server, ein Wiki, einen Download- bzw. Uploadbereich und einen Bereich für das Projekt betreffende Issues. Gleichzeitig ist alles im Internet frei einzusehen. Lediglich das Verändern des Inhaltes ist den angemeldeten Projektmitgliedern vorbehalten. Gerade der SVN-Server und das Wiki haben sich für die Zusammenarbeit in der Gruppe und das Arbeiten an verschiedenen Orten und Rechnern als sehr nützlich erwiesen. \par

Eine Problematik bei dem Projekt war die Handhabung und Verarbeitung von großen Datenmengen bzw. Dateien. In unseren ersten Ergebnisdateien hatten wir jedes Teilchen-Event mit Energieabgabe und Koordinaten vermerkt. Ein Teilchenevent ist jede Interaktion zwischen zwei Teilchen, Photonen eingeschlossen. Dieses Vorgehen führte zu großen Ausgabedateien bei relativ geringer Anfangsmenge von Photonen. Daher sind wir dazu übergegangen den Kopf in $400^3$ Voxel zu unterteilen, in \geant{} die abgegebene Energie je Voxel zu summieren und nur die Voxelnummer und die zugehörige Energie in eine Datei zu schreiben. Es wird im ASCII Format geschrieben. Die Ausgabedateien der gewöhnlichen Runs mit $10^7$ und $10^8$ Photonen sind dabei zwischen 100\,MB und 600\,MB groß. Bei 10 bis 20 relevanten Runs für die Auswertung ist die Gesamtmenge an Daten noch im akzeptablen Bereich. Das Einlesen einer einzelnen Datei bei der Ergebnisvisualisierung nimmt aber mehrere Minuten in Anspruch. Daher befinden wir uns nahe der Grenze, an der es nicht mehr sinnvoll ist, einfache ASCII- oder Binärdateien zu nutzen sondern auf andere Formate umzusteigen. Eine Variante wären HDF5-Dateien. Weiterhin ist es wichtig bei den hier resultierenden Datenmengen nicht planlos zu simulieren und Ergebnisdateien auszugeben. Stattdessen sollte genau darauf geachtet werden, welche Simulationsergebnisse für die Auswertung relevant sind und welche verworfen werden können. \par

Die Nutzung von \geant{} erspart viel Arbeit, da sich der Nutzer nicht um die Numerik hinter den physikalischen Prozessen und die grundlegenden Visualisierungsfunktionen kümmern muss. Gleichzeitig fordert ein solches Simulationsframework wie \geant{} einen großen Einarbeitungsaufwand, da man den Aufbau einer Simulation und die nötigen Klassen kennen lernen muss. Die Konstruktion des Kopfes und die Ausgabe der Simulationsergebnisse musste per Hand erledigt werden. \geant{} ist daher keine Simulationssoftware bei der man mit ein paar Mausklicks seine Simulation erstellen kann. Weil \geant{}-Simulationen modular ausgebaut sind - physikalische Prozesse, Objekte im Raum etc. müssen einzeln definiert werden -, ist es relativ breit einsetzbar. Es war interessant bei diesem Projekt, nicht selbst alles zu programmieren, sondern \geant{} zu nutzen. Bei der großen Anzahl an auftretenden physikalischen Prozessen wäre es sonst weitaus komplexer und in der zur Verfügung stehenden Zeit vermutlich gar nicht möglich gewesen. Der qualitative Vergleich unserer Simulation mithilfe des Abschwächungsgesetzes konnte uns ferner davon überzeugen, dass die mit \geant{} produzierten Ergebnisse auch verwertbar sind. \par

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%\todo{Diese hier ist aktueller. gelernt.tex ist veraltet. DN}
%\input{gelernt}
%\input{fazit}